CN119516621A 行为识别方法及装置 （中广核(北京)新能源科技有限公司）

所述轮廓特征进行特征识别，确定行为识别对基于所述目标位置与所述雷达信号确定所述目列进行识别，得到所述行为识别对象的行为特2根据所述视频图像信号确定画幅空间，确定所述行为识别对象在基于时序将所述视频图像信号与所述目标雷达信号输入时空卷积确定基准边缘分区，以所述边缘分区确定邻接边缘分区将所述基准边缘分区的灰度均值与所述邻接边缘分区的灰度均值之间的灰度均值差根据所述第一聚合参数与所述第二聚合参数得到区将所述区域相似度大于预设聚合阈值的邻接边缘分区与所述基准边缘分区进行聚合，在所述轮廓特征标签为预设轮廓标签时，将所述轮廓特征标签3在所述重合区域中以所述行为识别对象的边缘轮廓确定像素标区间作为所述行为识别对象在所述画幅空间的提取所述雷达信号中所述目标位置的目标雷达基于时序将所述视频图像信号与所述目标雷达信号生成信号帧序列；8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将所述信号帧序列输入至时空卷积网将所述信号帧序列输入至时空卷积网络，将所述信号帧序列进基于卷积子确定所述视频图像帧序列中所述行为识别对象的记录将所述动作特征序列基于所述行为识别对象的关键部位进行拆分，得到局部动作特分别将所述局部动作特征与动作特征库进行匹配，确将最大所述局部动作行为拟合度对应的识别行为特征确定为所述行为识别对象的行信号处理模块，用于根据所述视频图像信号确定画幅空间，确定时空卷积模块，用于基于时序将所述视频图像信4行为识别模块，用于对所述动作特征序列进行识别，得到所述行5[0003]上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技行为识别对象的动作特征序列；6将所述基准边缘分区的灰度均值与所述邻接边缘分区的灰度均值之间的灰度均根据所述第一聚合参数与所述第二聚合参数得到区将所述区域相似度大于预设聚合阈值的邻接边缘分区与所述基准边缘分区进行提取所述雷达信号中所述目标位置的目标雷达基于时序将所述视频图像信号与所述目标雷达信号生成信号帧序列；7对各个所述记录点的位置变化信息进行聚合，得到所述行为识别对象的动作向将最大所述局部动作行为拟合度对应的识别行为特征确定为所述行为识别对象象在所述画幅空间的目标位置，基于所述目标位置与所述雷达信号确定所述目标雷达信89对象在做出某种行为动作时的实际时间。例如在做出行为动作时的映射时间为00:15:57，Ia为图像中的最大像素值和最小像素值。均值确定边缘分区，此时能够计算边缘线两侧的灰度均值分别计算两个区域的灰度均值，例如边缘线的位置为(x:)，那么能够计算得到N和M为边缘线左侧和右侧的区域范围。将所述基准边缘分区的灰度均值与所述邻接边缘分区的灰度均值之间的灰度均根据所述第一聚合参数与所述第二聚合参数得到区将所述区域相似度大于预设聚合阈值的邻接边缘分区与所述基准边缘分区进行点与基准边缘分区B的像素中心点G,3)之间的像素差，能够通过欧几里得距离[0060]然后计算基准边缘分区和邻接边缘分区的灰度均值之间的差异，而基准边够将与人物轮廓标签对应的轮廓特征所对应的闭合区域确定为行为识提取所述雷达信号中所述目标位置的目标雷达作为行为识别对象在画幅空间中的目标位置。进而提取出雷达信号中目标位置的雷达信得到所述行为识别对象的动作特征序列。基准边缘分区的灰度均值与所述邻接边缘分区的灰度均值之间的灰度均值差作为第二聚部动作行为拟合度对应的识别行为特征确定为所述行为识令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述实施例一中的行为识别方[0091]下面参考图4，其示出了适于用来实现本申请实施例的行为识别设备的结构示意播接收器、PDA（PersonalDigitalAssistant：个人数字助理）、PAD（Portable[0097]本申请提供一种计算机可读存储介质，具有存储在其上的计算机可读程序指令（即计算机程序计算机可读程序指令用于执上述的任意合适的组合。在本实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序[0099]上述计算机可读存储介质可以是行为识别设备中所包含[0101]可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。[0106]本申请提供的计算机程序产品能够